在MySQL的查询场景中，使用不等于号（!= 或 <>）进行条件过滤是非常常见的操作，但这类查询很容易导致原本可以命中的索引失效，进而引发全表扫描，在数据量较大的情况下查询耗时会出现明显增长。针对这个问题，我们可以通过Union改写查询语句的方式，让查询重新利用索引，有效提升查询性能。
不等于号查询导致索引失效的原因
MySQL的优化器在处理不等于号条件时，通常无法准确估算符合条件的记录占比，默认会认为需要扫描大部分数据，因此会放弃使用索引，转而选择全表扫描。比如我们有一个用户表user_info，在status字段上建立了普通索引，执行如下查询时：
-- 查询状态不等于0的用户 SELECT * FROM user_info WHERE status != 0;
即使status字段有索引，这条查询大概率也不会走索引，而是进行全表扫描，当user_info表有百万级以上数据时，查询耗时可能达到数秒甚至更久。
使用Union改写优化不等于号查询
Union的作用是将多个查询的结果集合并，同时会自动去重。我们可以将不等于号的条件拆分成两个或多个范围查询，每个范围查询都可以命中索引，最后通过Union合并结果，这样就能避免全表扫描。
改写的基本思路
假设我们要查询status != 0的记录，可以拆分成status < 0和status > 0两个查询，这两个查询都可以利用status字段的索引，最后用Union合并结果即可。
具体改写示例
还是以上面的user_info表为例，原查询可以改写为：
-- 使用Union改写不等于号查询 SELECT * FROM user_info WHERE status < 0 UNION SELECT * FROM user_info WHERE status > 0;
如果status字段的取值只有0和1两种，那么还可以进一步简化为：
-- 取值只有0和1时的改写方式 SELECT * FROM user_info WHERE status = 1;
这种场景下甚至不需要用Union，直接查询等于目标值的记录即可，性能会比不等于查询好很多。
改写前后的性能对比
我们可以在测试环境中准备一张100万条记录的user_info表，status字段分布为：90%的记录status为0，10%的记录status为1，在status字段建立普通索引，分别执行原查询和改写后的查询，查看执行计划和执行耗时。
执行计划对比
原查询的执行计划如下：
EXPLAIN SELECT * FROM user_info WHERE status != 0;
执行结果中type字段为ALL，表示全表扫描，rows字段接近100万，说明需要扫描几乎所有记录。
改写后的查询执行计划：
EXPLAIN SELECT * FROM user_info WHERE status < 0 UNION SELECT * FROM user_info WHERE status > 0;
两个子查询的type字段均为range，表示范围扫描，rows字段合计只有10万左右，说明只扫描了少量记录。
执行耗时对比
在实际测试中，原查询的耗时约为2.3秒，改写后的查询耗时约为0.12秒，性能提升了近20倍，优化效果非常明显。
注意事项
- 如果查询的字段没有索引，那么即使使用Union改写也无法提升性能，需要先为查询条件字段建立合适的索引。
- Union会自动去重，如果确定两个子查询的结果不会有重复记录，可以使用
UNION ALL代替UNION，减少去重的开销，进一步提升性能。 - 如果不等于号条件涉及多个字段，比如
WHERE status != 0 AND type != 1，需要合理拆分条件，确保每个子查询都能命中索引，避免拆分后仍然出现全表扫描的情况。 - 当符合条件的记录占比超过全表的30%左右时，MySQL优化器可能还是会选择全表扫描，这种情况下Union改写的效果会不明显，需要结合实际情况判断是否使用。
总结
不等于号查询导致索引失效是MySQL中常见的性能问题，通过Union将不等于条件拆分成多个范围查询，是有效的优化手段。在实际开发中，遇到这类查询性能问题时，可以先查看执行计划确认是否走了索引，再结合字段的取值分布和索引情况选择合适的改写方式，从而提升查询效率。